Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

Освоєння розмовних чат-ботів з магістрами - Частина 1

Amazon Bedrock спрощує вибір генеративної моделі ШІ, пропонуючи низку високопродуктивних FM від провідних AI-компаній через єдиний API. RAG покращує генерацію контенту шляхом включення пошуку, підвищуючи точність та інформативність за допомогою таких ключових компонентів, як фундаментальні моделі, векторні сховища, пошуковики та вбудовувачі.

Демократизація промислових цифрових двійників за допомогою SyncTwin

SyncTwin GmbH використовує NVIDIA Omniverse та cuOpt для створення цифрових двійників для заводів, оптимізації виробництва та покращення співпраці. Фреймворк OpenUSD забезпечує безперешкодну інтеграцію різноманітних виробничих даних, революціонізуючи планування та роботу заводу.

Оптимізація продуктивності: Основи балансувальника навантаження

Оптимальний розподіл навантаження в мікросервісних додатках має вирішальне значення для обробки тисяч запитів на секунду. Балансувальники навантаження та перевірки працездатності відіграють ключову роль у розподілі запитів та підтримці ефективності системи.

Штучний інтелект перехитрив університетських оцінювачів в шахрайстві з екзаменаційними роботами

Дослідники з Університету Редінга використовували згенеровані штучним інтелектом відповіді на іспитах, щоб перехитрити професорів і отримати вищі оцінки, ніж реальні студенти. Проект викликав занепокоєння щодо чесності курсових робіт та онлайн-оцінювання.

Ел Майклз: Ваш щоденний огляд Олімпійських ігор

Телеканал NBC планує використовувати згенерований штучним інтелектом клон голосу Ела Майклза для щоденних олімпійських репортажів, що викликає занепокоєння щодо майбутніх спортивних коментаторів. Майклз, відомий своїми культовими коментарями з 1971 року, буде вести репортажі з Літніх Олімпійських ігор 2024 року на каналі Peacock, незважаючи на те, що у 2023 році його виключили з трансляцій NFL.

Революція в галузі штучного інтелекту: безматричні магістерські програми

Дослідники з Каліфорнійського університету в Санта-Крузі, Каліфорнійського університету в Девісі, LuxiTech та Університету Сучжоу розробили мовну модель ШІ без матричного множення, що потенційно зменшує вплив на навколишнє середовище та операційні витрати на системи ШІ. Домінування Nvidia на ринку графічних процесорів для центрів обробки даних, які використовуються в таких системах штучного ін...

Відкриваємо майбутнє дизайну мікросхем за допомогою 3D-візуалізації

Ansys використовує технології NVIDIA для вирішення складних завдань у проектуванні 3D-ІС на конференції з автоматизації проектування. Використовуючи NVIDIA Omniverse і Modulus, інженери Ansys можуть оптимізувати продуктивність і надійність чіпів за допомогою сурогатних моделей на основі ШІ для швидшого моделювання.

Світлий бік штучного інтелекту: оптимістичний погляд Клода 3.5

Остання модель штучного інтелекту від Anthropic, Claude LLM, перевершує конкурентів у кодуванні та міркуваннях на основі тексту. Покращена версія демонструє покращені здібності до нюансів, гумору та написання природного контенту, а також надає пріоритет безпеці та прозорості завдяки зовнішньому оцінюванню.

Аналітичний центр закликає Великобританію контролювати зловживання та несправності ШІ

Центр довгострокової стійкості закликає уряд Великобританії відстежувати інциденти, пов'язані зі штучним інтелектом, щоб запобігти ризикам. У звіті пропонується створити систему реєстрації зловживань і несправностей ШІ для кращої обізнаності.

Цифрове загробне життя: Революція штучного інтелекту: Гріфбот-революція

Документальний фільм досліджує АІ-грифботів, які імітують померлих близьких, порушуючи питання про етику цифрової індустрії загробного життя. Емоційна подорож письменника Джошуа Барбо з віртуальною дівчиною Джесікою демонструє надзвичайний потенціал проекту "Грудень".

Ефективне скорочення даних за допомогою нейронного автокодера на C#

Зменшення розмірності за допомогою PCA та нейронного автокодера в C#. Автокодер зменшує розмірність змішаних даних, PCA - лише числових. Автокодер корисний для візуалізації даних, ML, очищення даних, виявлення аномалій.

Вдосконалення LLM для самостійного водіння за допомогою LangProp

ChatGPT забезпечує дослідження автономного водіння у Wayve, використовуючи фреймворк LangProp для оптимізації коду без тонкого налаштування нейронних мереж. LangProp, представлений на семінарі ICLR, демонструє потенціал LLM для покращення водіння за допомогою генерації та вдосконалення коду.

Захисні бар'єри для відповідального ШІ

Великі мовні моделі (ВММ) уможливлюють спілкування, подібне до людського, але можуть також поширювати дезінформацію та шкідливий контент. Захисні екрани мають вирішальне значення для зменшення ризиків у застосуванні LLM, забезпечуючи безпечні та бажані результати.

Ефективна класифікація змішаних даних за найближчим центроїдом на C#

Класифікація найближчого центроїда виявилася неефективною для складних прогнозів, показавши лише 55% точності на тестових даних. Він найкраще підходить для порівняння з більш потужними методами класифікації, такими як нейронні мережі.

Прискорення генеративного ШІ за допомогою Amazon SageMaker Ground Truth

Krikey AI використовує Amazon SageMaker Ground Truth для ефективного маркування величезних обсягів даних для своєї інноваційної платформи 3D-анімації, демократизуючи створення ШІ-анімації. Це партнерство дозволяє Krikey AI швидко отримувати високоякісні мітки, пристосовані до їхніх потреб, що прискорює розробку їхньої моделі перетворення тексту в анімацію.